Data.DataLoader 舍弃最后一个batch数据 可以在定义dataloader时将drop_last参数设置为True,这样最后一个batch如果数据不足时就会被舍弃,而不会报错。例如: dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, drop_last=True) 另外,也可以在数据集的 len 函数中返回整除batch_size的长度来避...
sampler参数指定单个元素抽样方法,一般无需用户设置,程序默认在DataLoader的参数shuffle=True时采用随机抽样,shuffle=False时采用顺序抽样。 batch_sampler参数将多个抽样的元素整理成一个列表,一般无需用户设置,默认方法在DataLoader的参数drop_last=True时会丢弃数据集最后一个长度不能被batch大小整除的批次,在drop_last=Fa...
drop_last默认是False如果设置为True:这个是对最后的未完成的batch来说的,比如你的batch_size设置为64,而一个epoch只有100个样本,那么训练的时候后面的36个就被扔掉了… 如果为False(默认),那么会继续正常执行,只是最后的batch_size会小一点。 ——— 版权声明:本文为CSDN博主「hxxjxw」的原创文章,遵循CC4.0BY-...
这就需要看drop_last参数了,如果设置为True,那就是10个Iteration,相当于舍弃了7个样本,如果设置为False,那就是11个Iteration,最后一个Iteration比前面的Iteration样本个数要少。 根据上面Dataset的例子,我们查看一下DataLoader: from torch.utils.data import DataLoader tensor_dataloader = DataLoader(dataset=my_...
sampler参数指定单个元素抽样方法,一般无需用户设置,程序默认在DataLoader的参数shuffle=True时采用随机抽样,shuffle=False时采用顺序抽样。 batch_sampler参数将多个抽样的元素整理成一个列表,一般无需用户设置,默认方法在DataLoader的参数drop_last=True时会丢弃数据集最后一个长度不能被batch大小整除的批次,在drop_last=Fa...
('data/dogcat_2/',transform=transform)#dataloader是一个可迭代的对象,意味着我们可以像使用迭代器一样使用它 或者 or batch_datas, batch_labels in dataloader:dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=3,shuffle=True,num_workers=0,drop_last=False)dataiter=iter(dataloader)imgs,labels=next(dataiter)...
有没有可能用PyTorch的DataLoader反向drop_last? 、 我目前正在尝试制作一个自定义的PyTorch DataLoader。我知道,在第一次声明DataLoader对象时设置drop_last=True会告诉对象,如果大小不合适,就删除最后一个未完成的批处理。但是,我想知道是否可以反向执行,即DataLoader从后面计算批次数和计数。我想过这样的方法,比如一开...
drop_last:如果数据集大小不能被batch size整除,设置为True可以删除最后一个不完整的批次,默认为False。 五、DataLoader在实际应用中的使用技巧 合理利用并发预取功能:通过设置num_workers参数为正数来启用多个子进程加载数据,并利用PyTorch的自动混合精度训练(Automatic Mixed Precision, AMP)功能来提高数据加载和处理的速...
drop_last:dataset中的数据个数可能不是batch_size的整数倍,drop_last如果为True会将多出来不足一个batch的数据丢弃 我们给出一个简单的DataLoader的例子: 其中的一个epoch为将所有训练集训练一次的意思,而一个batch指的是将一批训练数据交给模型训练的意思。
该类的size, batch_size, shuffle=False, drop_last=True等参数相想必不用多说。 该类是一个迭代器,能够产生切片所需的下标。 于是我们的代码就变成了: # 一次性将所有内容放到GPU上model.cuda() x_data = x_data.cuda() y_data = y_data.cuda() ...